文章摘要：AI的巨大成功主要歸功于以模型為中心的AI方法推動的機器學習的創(chuàng)新。而訓練數(shù)據(jù)是整個創(chuàng)新過程中的固定組件。然而，現(xiàn)在的重點正在轉移到以數(shù)據(jù)為中心的人工智能上。

在過去的幾十年里，我們目睹了人工智能（AI）在幾個行業(yè)的廣泛出現(xiàn)。AI的巨大成功主要歸功于以模型為中心的AI方法推動的機器學習的創(chuàng)新。這種方法的主要重點是不斷改進和迭代代碼，以提高模型性能，而訓練數(shù)據(jù)是整個創(chuàng)新過程中的固定組件。然而，現(xiàn)在的重點正在轉移到以數(shù)據(jù)為中心的人工智能上。

什么是以數(shù)據(jù)為中心的人工智能？

成熟的深度學習算法和先進的神經(jīng)網(wǎng)絡架構為向以數(shù)據(jù)為中心的人工智能的范式轉變鋪平了道路。在這里，代碼是固定組件，輸入代碼的數(shù)據(jù)被重新設計，以幫助模型產生更好的輸出。數(shù)據(jù)通常通過提高標簽一致性、刪除嘈雜數(shù)據(jù)和進行深入的錯誤分析，以及一些與手頭問題兼容的其他數(shù)據(jù)增強技術來增強。事實證明，修訂后的方法在實用性方面是成功的。

數(shù)據(jù)在人工智能生命周期中不可或缺的作用

隨著以數(shù)據(jù)為中心的人工智能的出現(xiàn)，以前被認為是預處理活動的數(shù)據(jù)來源、工程、注釋和驗證等功能現(xiàn)在對于確保模型增強至關重要。

例如，沃豐科技搭建了可以進行用戶對話分析和挖掘的會話分析系統(tǒng)，可以嘗試兩種人工智能方法。通過以模型為中心的方法，重點是通過增強代碼來提高分析性能。這通常會導致每次迭代的性能改進最小。然而，在以數(shù)據(jù)為中心的方法中，重點轉移到收集多樣化、高質量的數(shù)據(jù)，并通過精確的標簽參數(shù)、改進人為環(huán)共識、詳細的錯誤分析和其他數(shù)據(jù)重新設計方法來減少標簽不一致。

原則上，由于數(shù)據(jù)多樣性、標簽一致性、準確性和數(shù)據(jù)集量的改善，后一種方法被認為對模型的結果產生了重大影響。當模型迭代攝入數(shù)據(jù)并持續(xù)提供高質量的數(shù)據(jù)時，它們往往表現(xiàn)更好。更復雜的人工智能系統(tǒng)，如自動駕駛汽車、搜索引擎和推薦系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)很渴望，需要高度豐富的數(shù)據(jù)集才能產生更好的機器學習結果。但是，如何應對采用以數(shù)據(jù)為中心的人工智能方法的挑戰(zhàn)？

數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)阻礙了以數(shù)據(jù)為中心的人工智能的發(fā)展

當前AI的重大瓶頸不再是訓練模型，而是所需的數(shù)據(jù)。缺乏高質量的數(shù)據(jù)可能會嚴重破壞舉措，并減緩人工智能的進展。收集、清洗、標記和匯總數(shù)據(jù)以進行訓練、測試和驗證模型需要繁瑣的人力。因此，這些數(shù)據(jù)處理活動也可能昂貴且耗時，對團隊來說可能是一個巨大的挑戰(zhàn)。此外，培訓、確定和管理一個項目的幾個注釋員可能會很快成為一項復雜的任務。

數(shù)據(jù)標注和訓練團隊面臨的其他挑戰(zhàn)包括：

克服因數(shù)據(jù)傾斜或標簽不準確或有偏見而導致的人工智能偏見。

管理數(shù)據(jù)項目配置和自動化數(shù)據(jù)工作流程。

管理員工培訓、評估、任務分配等。

為不同行業(yè)的各種邊緣案例構建自定義訓練模型。

定義質量指標和基準，并設計高效的評估流程。

創(chuàng)建全面的標簽指南，以保持所有注釋者的標簽一致性。

維護數(shù)據(jù)隱私和安全，以遵守數(shù)據(jù)治理法規(guī)。

人工智能訓練數(shù)據(jù)的基本指南

探索人工智能數(shù)據(jù)解決方案的領先提供商來采購、標記和分析是訓練數(shù)據(jù)是最佳做法。

以數(shù)據(jù)為中心的人工智能的當代三重奏：平臺、專業(yè)人士和解決方案

平臺、專業(yè)人士和解決方案的正確組合可以幫助縮小人工智能數(shù)據(jù)差距。數(shù)據(jù)訓練師和人工智能創(chuàng)新者可以通過將高級標簽平臺的力量與訓練有素的專家和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)標簽過程相結合，最大限度地發(fā)揮高質量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢并改善模型輸出。

一個復雜的人工智能訓練平臺

具有數(shù)據(jù)標簽自動化功能的平臺有助于團隊在重新設計數(shù)據(jù)以適應其模型時提高生產率，減少人力并節(jié)省更高的成本。AI培訓平臺中內置的數(shù)據(jù)安全和隱私控制是確保遵守所有數(shù)據(jù)治理法規(guī)的先決條件。此外，自動化工作流程和數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)支持持續(xù)的數(shù)據(jù)供應鏈，以訓練、測試和驗證模型。

一個多樣化且訓練有素的專業(yè)團隊

一個多樣化且訓練有素的專家小組在以數(shù)據(jù)為中心的人工智能方法中注入必要的人類判斷力，同時打擊潛在的人工智能偏見。多樣化的注釋員群體有助于克服數(shù)據(jù)集中某些身份的過度/不足表示，以及不一致和標簽差異。

一個成功的精心策劃的解決方案

除了用強大的平臺為數(shù)據(jù)訓練過程充電外，端到端項目管理確保數(shù)據(jù)從一個接觸點無縫流向下一個接觸點。簡化數(shù)據(jù)處理活動包括執(zhí)行數(shù)據(jù)安全和處理協(xié)議，為各種項目創(chuàng)建詳細的注釋員培訓說明和評估標準，為不同的員工分配數(shù)據(jù)標簽任務，重新設計數(shù)據(jù)集以適應邊緣情況或復雜場景等。運行良好的數(shù)據(jù)交付過程是為成功的人工智能系統(tǒng)構建高質量數(shù)據(jù)集的關鍵。

創(chuàng)新者不斷突破人工智能應用程序的界限，以數(shù)據(jù)為中心的方法意味著未來有希望的進步。專業(yè)人員和流程的智能組合來為您的人工智能數(shù)據(jù)助力。

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